Diseño e implementación de un sistema de detección de fallas basado en redes neuronales artificiales para mejorar la productividad de telares de aguja en la empresa Textil Andes

Descripción del Articulo

El presente trabajo de investigación tiene como objetivo principal diseñar e implementar un sistema de detección de fallas en tejidos. Este desarrollo comprende el diseño de una solución en base a técnicas de visión artificial y la implementación de una red neuronal artificial encargada de determina...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Capcha Poma, Jonathan Kris
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2023
Institución:Universidad Tecnológica del Perú
Repositorio:UTP-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.utp.edu.pe:20.500.12867/7628
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.12867/7628
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Localización de fallas
Redes neuronales artificiales
Productividad
Industria textil
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.11.03
id UTPD_959cc653b28c0eb5425d3b192387989b
oai_identifier_str oai:repositorio.utp.edu.pe:20.500.12867/7628
network_acronym_str UTPD
network_name_str UTP-Institucional
repository_id_str 4782
dc.title.es_PE.fl_str_mv Diseño e implementación de un sistema de detección de fallas basado en redes neuronales artificiales para mejorar la productividad de telares de aguja en la empresa Textil Andes
title Diseño e implementación de un sistema de detección de fallas basado en redes neuronales artificiales para mejorar la productividad de telares de aguja en la empresa Textil Andes
spellingShingle Diseño e implementación de un sistema de detección de fallas basado en redes neuronales artificiales para mejorar la productividad de telares de aguja en la empresa Textil Andes
Capcha Poma, Jonathan Kris
Localización de fallas
Redes neuronales artificiales
Productividad
Industria textil
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.11.03
title_short Diseño e implementación de un sistema de detección de fallas basado en redes neuronales artificiales para mejorar la productividad de telares de aguja en la empresa Textil Andes
title_full Diseño e implementación de un sistema de detección de fallas basado en redes neuronales artificiales para mejorar la productividad de telares de aguja en la empresa Textil Andes
title_fullStr Diseño e implementación de un sistema de detección de fallas basado en redes neuronales artificiales para mejorar la productividad de telares de aguja en la empresa Textil Andes
title_full_unstemmed Diseño e implementación de un sistema de detección de fallas basado en redes neuronales artificiales para mejorar la productividad de telares de aguja en la empresa Textil Andes
title_sort Diseño e implementación de un sistema de detección de fallas basado en redes neuronales artificiales para mejorar la productividad de telares de aguja en la empresa Textil Andes
author Capcha Poma, Jonathan Kris
author_facet Capcha Poma, Jonathan Kris
author_role author
dc.contributor.advisor.fl_str_mv Cortez Galindo, Hernán
dc.contributor.author.fl_str_mv Capcha Poma, Jonathan Kris
dc.subject.es_PE.fl_str_mv Localización de fallas
Redes neuronales artificiales
Productividad
Industria textil
topic Localización de fallas
Redes neuronales artificiales
Productividad
Industria textil
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.11.03
dc.subject.ocde.es_PE.fl_str_mv https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.11.03
description El presente trabajo de investigación tiene como objetivo principal diseñar e implementar un sistema de detección de fallas en tejidos. Este desarrollo comprende el diseño de una solución en base a técnicas de visión artificial y la implementación de una red neuronal artificial encargada de determinar si existe o no una falla en el tejido producido por el telar; además incluye el diseño de la estructura de soporte para la cámara, la técnica de iluminación y el diseño de la interfaz de comunicación entre Python y un microcontrolador para poder controlar el apagado del telar en caso se detecte una falla en el proceso de tejido. Los resultados obtenidos muestran que el sistema presenta una exactitud de 97.87% para determinar si ha ocurrido o no una falla en el proceso de tejido. El sistema se implementó en un telar de modelo NDF 2/220 de la marca Kyang Yhe. Como resultado, la productividad del telar se incrementó de 72.78% a 89.95%.
publishDate 2023
dc.date.accessioned.none.fl_str_mv 2023-10-05T15:54:18Z
dc.date.available.none.fl_str_mv 2023-10-05T15:54:18Z
dc.date.issued.fl_str_mv 2023
dc.type.es_PE.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
dc.type.version.es_PE.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
format bachelorThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.none.fl_str_mv https://hdl.handle.net/20.500.12867/7628
url https://hdl.handle.net/20.500.12867/7628
dc.language.iso.es_PE.fl_str_mv spa
language spa
dc.relation.ispartof.fl_str_mv SUNEDU
dc.rights.es_PE.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.uri.es_PE.fl_str_mv https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
eu_rights_str_mv openAccess
rights_invalid_str_mv https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
dc.format.es_PE.fl_str_mv application/pdf
dc.publisher.es_PE.fl_str_mv Universidad Tecnológica del Perú
dc.publisher.country.es_PE.fl_str_mv PE
dc.source.es_PE.fl_str_mv Universidad Tecnológica del Perú
Repositorio Institucional - UTP
dc.source.none.fl_str_mv reponame:UTP-Institucional
instname:Universidad Tecnológica del Perú
instacron:UTP
instname_str Universidad Tecnológica del Perú
instacron_str UTP
institution UTP
reponame_str UTP-Institucional
collection UTP-Institucional
bitstream.url.fl_str_mv https://repositorio.utp.edu.pe/backend/api/core/bitstreams/8eb9dae4-c62d-4583-ad31-baa4885badf8/download
https://repositorio.utp.edu.pe/backend/api/core/bitstreams/89822309-2ed2-43db-b8a3-bf69eea5d74f/download
https://repositorio.utp.edu.pe/backend/api/core/bitstreams/4e7e55c5-5f6b-43ac-b83a-cfaf5bdc1289/download
https://repositorio.utp.edu.pe/backend/api/core/bitstreams/4ea91329-ab34-494a-a0bf-395b037add9b/download
https://repositorio.utp.edu.pe/backend/api/core/bitstreams/33d4551e-9e11-4f97-9918-a4437e7173c8/download
https://repositorio.utp.edu.pe/backend/api/core/bitstreams/8ec32b5d-e14c-4240-bc80-71e58572dbc3/download
https://repositorio.utp.edu.pe/backend/api/core/bitstreams/33f27c29-a1fb-4eef-ab29-a903f34f384e/download
https://repositorio.utp.edu.pe/backend/api/core/bitstreams/4b6175aa-cf5d-40e0-a261-c42bae667928/download
https://repositorio.utp.edu.pe/backend/api/core/bitstreams/69500d45-c45c-4403-aca7-697f49143cb1/download
https://repositorio.utp.edu.pe/backend/api/core/bitstreams/af9c712e-4c83-4715-8a11-22b97fda8fe9/download
bitstream.checksum.fl_str_mv ef2ad0686211eaab4db0a2a74c1f3b57
1a060b1c272cb35f0cbcf5b886c54331
8917bbd1e4fa60d58f50ea3c95e719f1
18557f9b4b11dd0248d86856798616be
4717b2920b62df38daf004dd53d58ba4
0f1c0446b96b673f130e71bf34937f11
edf4ce7ded68f8522ba636d34458d216
ad30ac531c61baceece96725c7993572
54e2d8081f89c6a419e19f73138e3e8d
8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Repositorio de la Universidad Tecnológica del Perú
repository.mail.fl_str_mv repositorio@utp.edu.pe
_version_ 1868084990279942144
spelling Cortez Galindo, HernánCapcha Poma, Jonathan Kris2023-10-05T15:54:18Z2023-10-05T15:54:18Z2023https://hdl.handle.net/20.500.12867/7628El presente trabajo de investigación tiene como objetivo principal diseñar e implementar un sistema de detección de fallas en tejidos. Este desarrollo comprende el diseño de una solución en base a técnicas de visión artificial y la implementación de una red neuronal artificial encargada de determinar si existe o no una falla en el tejido producido por el telar; además incluye el diseño de la estructura de soporte para la cámara, la técnica de iluminación y el diseño de la interfaz de comunicación entre Python y un microcontrolador para poder controlar el apagado del telar en caso se detecte una falla en el proceso de tejido. Los resultados obtenidos muestran que el sistema presenta una exactitud de 97.87% para determinar si ha ocurrido o no una falla en el proceso de tejido. El sistema se implementó en un telar de modelo NDF 2/220 de la marca Kyang Yhe. Como resultado, la productividad del telar se incrementó de 72.78% a 89.95%.Campus Lima Centroapplication/pdfspaUniversidad Tecnológica del PerúPEinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/Universidad Tecnológica del PerúRepositorio Institucional - UTPreponame:UTP-Institucionalinstname:Universidad Tecnológica del Perúinstacron:UTPLocalización de fallasRedes neuronales artificialesProductividadIndustria textilhttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.11.03Diseño e implementación de un sistema de detección de fallas basado en redes neuronales artificiales para mejorar la productividad de telares de aguja en la empresa Textil Andesinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionSUNEDUIngeniero MecatrónicaUniversidad Tecnológica del Perú. Facultad de IngenieríaTítulo ProfesionalIngeniería MecatrónicaPregrado08624897https://orcid.org/0000-0002-3864-417344006948713096Sánchez Penadillo, Edward RusselFigueroa Vilcarromero, Joel JesúsHurtado Chorrillos, Vladimir Octaviohttps://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesionalhttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesisTEXTJ.Capcha_Tesis_Titulo_Profesional_2023.pdf.txtJ.Capcha_Tesis_Titulo_Profesional_2023.pdf.txtExtracted texttext/plain101816https://repositorio.utp.edu.pe/backend/api/core/bitstreams/8eb9dae4-c62d-4583-ad31-baa4885badf8/downloadef2ad0686211eaab4db0a2a74c1f3b57MD511J.Capcha_Formulario_de_Publicacion.pdf.txtJ.Capcha_Formulario_de_Publicacion.pdf.txtExtracted texttext/plain3578https://repositorio.utp.edu.pe/backend/api/core/bitstreams/89822309-2ed2-43db-b8a3-bf69eea5d74f/download1a060b1c272cb35f0cbcf5b886c54331MD513J.Capcha_Informe_de_Similitud.pdf.txtJ.Capcha_Informe_de_Similitud.pdf.txtExtracted texttext/plain10033https://repositorio.utp.edu.pe/backend/api/core/bitstreams/4e7e55c5-5f6b-43ac-b83a-cfaf5bdc1289/download8917bbd1e4fa60d58f50ea3c95e719f1MD515THUMBNAILJ.Capcha_Tesis_Titulo_Profesional_2023.pdf.jpgJ.Capcha_Tesis_Titulo_Profesional_2023.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg17693https://repositorio.utp.edu.pe/backend/api/core/bitstreams/4ea91329-ab34-494a-a0bf-395b037add9b/download18557f9b4b11dd0248d86856798616beMD512J.Capcha_Formulario_de_Publicacion.pdf.jpgJ.Capcha_Formulario_de_Publicacion.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg27387https://repositorio.utp.edu.pe/backend/api/core/bitstreams/33d4551e-9e11-4f97-9918-a4437e7173c8/download4717b2920b62df38daf004dd53d58ba4MD514J.Capcha_Informe_de_Similitud.pdf.jpgJ.Capcha_Informe_de_Similitud.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg30301https://repositorio.utp.edu.pe/backend/api/core/bitstreams/8ec32b5d-e14c-4240-bc80-71e58572dbc3/download0f1c0446b96b673f130e71bf34937f11MD516ORIGINALJ.Capcha_Tesis_Titulo_Profesional_2023.pdfJ.Capcha_Tesis_Titulo_Profesional_2023.pdfapplication/pdf5583604https://repositorio.utp.edu.pe/backend/api/core/bitstreams/33f27c29-a1fb-4eef-ab29-a903f34f384e/downloadedf4ce7ded68f8522ba636d34458d216MD51J.Capcha_Formulario_de_Publicacion.pdfJ.Capcha_Formulario_de_Publicacion.pdfapplication/pdf1186510https://repositorio.utp.edu.pe/backend/api/core/bitstreams/4b6175aa-cf5d-40e0-a261-c42bae667928/downloadad30ac531c61baceece96725c7993572MD52J.Capcha_Informe_de_Similitud.pdfJ.Capcha_Informe_de_Similitud.pdfapplication/pdf80593https://repositorio.utp.edu.pe/backend/api/core/bitstreams/69500d45-c45c-4403-aca7-697f49143cb1/download54e2d8081f89c6a419e19f73138e3e8dMD53LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://repositorio.utp.edu.pe/backend/api/core/bitstreams/af9c712e-4c83-4715-8a11-22b97fda8fe9/download8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD5420.500.12867/7628oai:repositorio.utp.edu.pe:20.500.12867/76282025-11-30 15:56:00.425https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessopen.accesshttps://repositorio.utp.edu.peRepositorio de la Universidad Tecnológica del Perúrepositorio@utp.edu.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
score 13.075366
Diseño e implementación de un sistema de detección de fallas basado en redes neuronales artificiales para mejorar la productividad de telares de aguja en la empresa Textil Andes
Nota importante:
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).

Ejemplares Similares